前言

最近，最火的電視劇莫過于《大秦賦了》，自12月1日開播后，收獲了不錯的口碑。然而隨著電視劇的跟新，該劇在網(wǎng)上引起了激烈的討論，不僅口碑急劇下滑，頗有高開低走的趨勢，同時該劇的評分也由最初的8.9分，下降到了現(xiàn)在的6.5分。

雖然我還沒有看過這個新劇，但是對于小伙伴們討論的內(nèi)容，卻頗有興趣（主要還是大家老是討論這個?。?。因此，我用Python爬取了《大秦賦》的相關(guān)數(shù)據(jù)，進行了一波分析。

數(shù)據(jù)爬取

巧婦難為無米之炊，做數(shù)據(jù)分析之前最重要的就是“數(shù)據(jù)獲取”。于是，我準(zhǔn)備用Python爬取豆瓣上的短評數(shù)據(jù)以及一些評論時間信息、評價星級信息。

關(guān)于數(shù)據(jù)的爬取主要說以下幾個內(nèi)容：

1）關(guān)于翻頁操作

第一頁：
https://movie.douban.com/subject/26413293/comments?status=P
第二頁：
https://movie.douban.com/subject/26413293/comments?start=20&limit=20&status=P&sort=new_score
第三頁：
https://movie.douban.com/subject/26413293/comments?start=40&limit=20&status=P&sort=new_score

上面我們分別展示了第1-3頁的頁面鏈接，我們主要是觀察其中的規(guī)律，其中start是獲取評論的起始位置，limit代表獲取多少條評論數(shù)據(jù)。觀察結(jié)果：3個鏈接的不同在于這個start的不同，在后續(xù)翻頁時，我們只需要修改start參數(shù)即可。

2）關(guān)于反扒說明

對于豆瓣的爬取，其實找到真實的短評鏈接，是極其容易的。但是這里有一點我必須說明，你可以不登陸爬取數(shù)據(jù)，但是只能是操作一段時間，過一段時間，會檢測到你是爬蟲。因此，你一定要登陸后，攜帶cookie去進行數(shù)據(jù)的爬取。如果你有時候不知道請求頭中，該放一些什么，那么就請都加上，等有空再慢慢總結(jié)。

?headers?=?{
????"Accept":"application/json,?text/plain,?*/*",
????"Accept-Language":"zh-CN,zh;q=0.9",
????"Connection":"keep-alive",
????"Host":"movie.douban.com",
????"User-Agent":'Mozilla/5.0?(Windows?NT?10.0;?Win64;?x64)?AppleWebKit/537.36?(KHTML,?like?Gecko)?Chrome/87.0.4280.88?Safari/537.36',
????"Cookie":'這里是你自己的cookie'
????}

cookie有些人可能又不知道在哪里，還是告訴你一下吧！好多參數(shù)都在下面呢，如果你想學(xué)好爬蟲，那么這些參數(shù)代表什么，你總應(yīng)該需要知道吧。

最終再補充一點：我本來打算把豆瓣上的《大秦賦》短評，全部爬下來作為分析的素材。然而并沒有成功爬取到所有的短評，一波三折，最終只爬到了500條，當(dāng)然我覺得這也是豆瓣的一種反扒措施，最大可見短評數(shù)就500條，多的不給你看。（有大神的話，可以下去研究一下）

數(shù)據(jù)處理

爬取后的數(shù)據(jù)，再怎么規(guī)整，也和用于分析的數(shù)據(jù)之間，有一定的差距。因此再分析之前，一定的“數(shù)據(jù)清洗”是很有必要的。在數(shù)據(jù)清洗之前，我們簡單看看數(shù)據(jù)是什么樣子的。

df?=?pd.read_csv("final_all_comment.csv",index_col=0)
df.head(10)

結(jié)果如下：

其實數(shù)據(jù)還是挺漂亮的，但是我們還是需要做如下處理：

1）剔除重復(fù)值

我們認(rèn)為：如果'評論時間'和'評論內(nèi)容'完全一致的話，就認(rèn)為他是同一條評論，需要將其剔除。

print("刪除之前的記錄數(shù)：",df.shape)
df.drop_duplicates(subset=['評論時間','評論內(nèi)容'],inplace=True,keep='first')
print("刪除之前的記錄數(shù)：",df.shape)

2）評論時間處理

因為《大秦賦》是2020年12月1號開播的，現(xiàn)在是12月16號晚，因此所有的評論數(shù)據(jù)肯定都是2020年12月開始有的，因此我們只保留有用的“日期”數(shù)據(jù)（哪一天）。而對于時分秒來說，我們只保留“小時”數(shù)據(jù)。

df["評論天數(shù)"]?=?df["評論時間"].str[8:-9].astype(int)
df["小時"]?=?df["評論時間"].str[11:-6].astype(int)

3）評論星級處理

觀察原頁面的評論星級，可以看到所有的星級并不是以數(shù)字展示的，而是用星星進行前端渲染出來的，但是頁面的源代碼，卻展示的是星級數(shù)。

對應(yīng)到頁面源代碼中，我們看看又是怎么樣子的呢？

可以看到：3星的數(shù)字是30，其它的以此類推，1星的數(shù)字是10，2星的數(shù)字是20......我看著就是很不爽，因此我在爬取數(shù)據(jù)的時候，已經(jīng)將這些數(shù)字，全都除以10后計算。

4）評論內(nèi)容機械壓縮去重

對于一條評論來說，有些人可能手誤，或者湊字?jǐn)?shù)，會出現(xiàn)將某個字或者詞語，重復(fù)說多次，因此在進行分詞之前，需要做“機械壓縮去重”操作。下面是我很早之前寫的一段代碼，大家可以去看我的CSDN博客，里面有很好的解釋。

def?func(st):
????for?i?in?range(1,int(len(st)/2)+1):
????????for?j?in?range(len(st)):
????????????if?st[j:j+i]?==?st[j+i:j+2*i]:
????????????????k?=?j?+?i
????????????????while?st[k:k+i]?==?st[k+i:k+2*i]?and?k????????????????????k?=?k?+?i
????????????????st?=?st[:j]?+?st[k:]????
????return?st
????
st?=?"我愛你我愛你我愛你好你好你好哈哈哈哈哈"
func(st)

結(jié)果如下：

利用上述函數(shù)，我們可以對爬取到的數(shù)據(jù)，應(yīng)用此操作。

def?func(st):
????for?i?in?range(1,int(len(st)/2)+1):
????????for?j?in?range(len(st)):
????????????if?st[j:j+i]?==?st[j+i:j+2*i]:
????????????????k?=?j?+?i
????????????????while?st[k:k+i]?==?st[k+i:k+2*i]?and?k????????????????????k?=?k?+?i
????????????????st?=?st[:j]?+?st[k:]????
????return?st

df["評論內(nèi)容"]?=?df["評論內(nèi)容"].apply(func)

數(shù)據(jù)可視化操作

俗話說：“字不如表，表不如圖”。爬取到的數(shù)據(jù)，最終做可視化的呈現(xiàn)，才能夠讓大家對數(shù)據(jù)背后的規(guī)律，有一個清晰的認(rèn)識。下面我們從以下幾個方面來進行數(shù)據(jù)可視化分析。

1. 評論數(shù)隨時間的變化趨勢
2. 二十四小時內(nèi)的評論數(shù)的變化趨勢
3. 星級評分的餅圖
4. 大家主要都在評論一些啥

關(guān)于數(shù)據(jù)可視化工具，我就不用pyecharts了，我還是回歸原始，用最原始的matplotlib庫進行數(shù)據(jù)可視化的展示。畢竟我們沒有什么復(fù)雜的展示，代碼越簡短越好。

1）評論數(shù)隨時間的變化趨勢

從圖中可以看出：短評數(shù)量在12月4日之前，一直處于上升趨勢，在12月4日達到頂峰。和文章最開始的說明一致，前面幾天觀眾對于該劇的期待值較高，但是在12月4日后，突然出現(xiàn)斷崖式下降，說明隨著該劇的更新，大家有所失望了。

2）二十四小時內(nèi)的評論數(shù)的變化趨勢

最近總聽到周圍有人在討論這部劇，下面就來看看大家都是在啥時候追劇呢？從24小時圖中可以看出：晚上7-24點，評論急劇上升，大多數(shù)人都是6點下班，可能吃個飯到7點左右，或者直接在下班過程中，就開始了一天的追劇。這里還有一波早高峰5-8點，難道睡不著？早上還要起來刷刷據(jù)，然后上班。這里還有兩個時間段：上午10-11點，中午12-15點，肯定有相當(dāng)一部分小伙伴，正在摸魚工作呀?

3）星級評分的餅圖

劇究竟好不好，看看觀眾的評分少不了，這也是觀眾最直觀的想法。

?? 1星：很差

?? 2星：較差

?? 3星：還行

?? 4星：推薦

? ?5星：力薦

從下圖中可以看出：大家對于該劇的評價還是很低的，1星和2星基本占據(jù)了整個餅圖，也就是說該劇并沒有得到大家的認(rèn)可。

4）大家主要都在評論一些啥

其實大家對于該劇最大的爭論點，還是由張魯一飾演的嬴政。40歲的張魯一，竟然飾演13歲的少年嬴政，然后向36歲朱珠飾演的趙姬分享喜訊，這個角色顯色很不協(xié)調(diào)。很多人調(diào)侃：難道請不起小演員嗎？

還有一部分人，對該劇的劇情和臺詞一頓吐槽，嬴政稱如果呂不韋是自己的生父，愿意跟他一起離開秦國浪跡天涯，這真的是少年老成的嬴政能說出來的話嗎？

《大秦賦》是“大秦帝國”系列的第四部，原名為《大秦帝國之天下》，播出時改為了《大秦賦》。于是很多人將這部劇和2009年播出的《大秦帝國》作比較，以此來諷刺該劇。

好了，今天的分享就到此為止。如果你有更多的時間，更多的分析思路，可以下去拓展哦！

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